主要讲述了点云孔洞修补的过程,怎么检测边界,针对散乱点云数据分布不规律性,提出了改进的动态网格k邻域算法,建立点云空间拓扑关系,实验表明该算法不仅能够快速、准确地查找出目标点的k邻近点,还具有较为广泛的适用范围
2024/5/21 12:23:01 3.92MB 点云,孔洞
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提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明,与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比,该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
2024/5/20 18:55:43 1.15MB over—exposed region detection; L2
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图像边缘获取,自己实现的基于matlab的8邻域算法,获取图像的边缘。
需要手动设置阈值对图像进行二值化。
包涵实现程序和测试程序
2024/5/17 18:33:21 1.18MB 8邻域 边缘跟踪 matlab 图像
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前阶段在做关于聚类的问题研究,发了篇文章,随附matlab代码。
该程序是基于邻域网格划分实现的聚类。
版权原因,该程序内没有附带相应文章,大家可以根据代码内给定的标题和DOI号自行谷歌下载。
如果希望讨论聚类问题,欢迎根据代码内联系方式联系我,共同学习。
如果只是初级的matlab运行问题,还希望自行谷歌学习。
版权所有,建议使用代码的学者引用内附的文章出处。
未经许可或引用,不得随意传播!
2024/5/10 21:17:22 190KB 聚类 邻域 网格 matlab
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介绍了无线传感器网络的体系结构、节点结构。
分析了传统的Flooding洪泛,发现其存在数据重复发送和盲目使用资源的缺点。
基于传统的洪泛,提出了一种高效广播协议(EBP,EffectiveBroadcastProtocol)。
通过对广播过程中一个节点转播之后其邻域内其它节点的转播,即引发新转播的讨论,完成了对最佳引发新转播的分析。
EBP广播协议以此为依据选择转播节点,不需要任何邻节点信息就可以高效完成广播。
降低了网络中节点的能耗,算法的控制开销和存储开销大大降低,延长了网络的生命周期。
仿真结果表明,该方法能有效提高网络的能量利用率。
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提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。
利用转换的亮度特征和颜色特征,并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量,用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测,结果显着示,相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法,约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。
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该算法实现了k-d树的建立,以及k邻域的查找,这是用matlab编写的,可以针对三维点云进行k邻域的查找,可以直接被调用。
2024/4/24 20:48:42 9KB k-d树,knn
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全面的EEMD程序,用作信号分解,故障诊断邻域得到广泛应用
2024/4/21 18:13:46 761KB EEMD 轴承故障诊断
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1.1要提高图像处理水平,需要从哪些方面努力?2.1编程实现:分别用最近邻插值、双线性插值和双三次插值等方法把一幅图像面积放大9倍,并对放大效果进行比较。
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法(习题2.13),并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法,并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强,使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案,并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案,并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别(包括增强、分割、特征提取和识别)。
7.2编程实现桃子图像识别,要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
(包括增强、分割、特征提取和识别)
2024/4/11 4:39:24 10.24MB VC++
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决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后,决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5,成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出,但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35 1.4MB 数据挖掘 大数据 Rapidminer
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡